一种基于用户行为特征选择的点击欺诈检测方法

发布时间：2017-06-26 01:13

本文关键词：一种基于用户行为特征选择的点击欺诈检测方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在线广告是目前众多网络巨头收入的主要来源,在线广告也为网络的健康发展提供了强大的经济支撑。目前,利用用户行为属性特征来识别点击欺诈的方法中,含有较多的冗余特征,检测效率相对较低。针对这一问题,提出了一种属性特征选择与分类方法相结合的欺诈检测方法。通过训练数据集找到欺诈用户点击广告的属性特征集合,采用Fisher分方法得到了属性特征重要度排序,选取重要属性特征,并基于这些重要的特征使用支持向量机二分类方法分类。在真实数据集上的实验结果证明了该方法的可行性与有效性。
【作者单位】：南京工业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 点击欺诈 Fisher分 支持向量机 特征选择
【基金】：国家自然科学基金(61203072) 江苏省重点研发计划(社会发展)(BE2015697)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 广告行业中,在线广告的投入相对于其他领域增长更快。根据美国eMarketerInc研究,早在2010年,仅美国在在线广告上面的投入就超过了100亿美元。大多数从事在线广告研究的学者认为,在基于PPC模式的在线广告系统中,大约10%~15%的广告点击并非真实有效,我们将这部分被组织起来进行

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